摘要
为解决车辆密集、遮挡严重导致的目标检测算法误检、漏检等问题,提出一种基于改进YLOv5s的车辆检测算法.首先,基于C2f特征提取模块结构中卷积共享和多层次特征融合的思想,对原YOLOv5s中的特征提取模块进行改进,提高网络针对多尺度特征的提取能力;其次,引入一种考虑位置信息的轻量型特征选择模块,并设计4种不同引入方式的对比试验,探究该模块在面向车辆检测任务时对模型性能的影响;最后,利用OTA动态标签分配策略对原YOLOv5s的损失函数进行优化,提高正负样本分配的精准度.在经过筛选的UA-DETRAC车辆数据集上进行试验分析,结果表明,改进后的算法能够满足实时交通检测需求,以期为相关研究提供借鉴.
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